Determining the unit of analysis for the machine learning models
还没有人认领这个 Issue。
评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- machine-learning
- 领域
- data, machine-learning
调研方向
先从 issue 中关于选择粒度、上下文存储、分类标签与二元标签的区别，以及段落级输入的问题开始。查看链接的 Chrome 扩展，了解受信任的贡献者如何选择内容。对于训练 ML 模型所使用的分析单元、需要保留的上下文以及标注方法达成一致，即表示完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
For the chrome extension, we need to decide what is the unit or type of selections trusted contributors can select when identifying racially biased content. This will be used to train the ML models and is important to help users understand why content is potentially racially biased and to offer up alternatives.
Considerations
- If content is considered racially biased, context will be a factor. How can we store more data around the selected word / phrase to provide more context for the ML models?
- At what granularity should the trusted contributors be expected to flag content? (Categorically vs binary?)
- Consider the input as a paragraph/group of text and all kind of tokenizations can be used to finally preprocess
- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 8
- 派生
- 8
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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